场景理解作为计算机视觉的目标之一多年一直来被广泛研究。狭义上讲,场景理解即是让计算机理解一幅图片的内容,诸如图像分割、物体识别等研究即是在向这个方向努力。随着近年来电子产品和互联网技术的飞速发展,图片的内容也越来越多样化,从而引出了广义上的场景理解:对图片主题的理解。长期以来图像显著性检测与分割、场景理解(场景分类、语义标注)被视为计算机视觉领域中的两个相对独立的问题。近年来,生理学实验表明:生物视觉系统依赖于选择性注意力,结合视觉记忆,快速理解场景内容,即图像显著性,视觉记忆以及场景语义理解与联想是紧密相关的。受此视觉认知机理启发,本文基于图像显著性,结合语意数据库的图像场景信息理解与联想计算模型:利用视觉注意力选择机制、视觉感知组织机制,即视觉显著性、区域分割模型,初步筛选、精确提取场景关键语义单元;利用视觉信息的联想记忆机制,即近似场景的语义知识迁移,标注关键语义单元;从而进一步利用概率图模型处理场景语义单元与语义主题的理解与联想过程。本文研究的难点在于如何使计算机能够从人的认知角度理解图像的语义信息,有效辨别图像场景类自身变化及各场景类之间的相似性。本文通过显著性语义建模、场景关键语义单元标注、场景主题精确建模,在弥合图像低层特征和高层语义之间的语义鸿沟方面做出了有效的研究。